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  1. Tensorflow限制CPU个数实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Tensorflow限制CPU个数实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:weixin_38621897
  1. 运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

  2. 今天小编就为大家分享一篇运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:41kb
    • 提供者:weixin_38610052
  1. 目标检测实战4-运行object_detection_tutorial demo

  2. 1.前言 本机环境: TensorFlow(CPU版本):2.0.0-alpha0 python:Python 3.7.1 小记 由于本机环境限制,直接去TensorFlow Models下载模型,结果出现各种报错(未解决),如下: Error: INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore 本次记录一次成功的运行demo的过程 2. 过程 2.1 TensorFl
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:445kb
    • 提供者:weixin_38554193
  1. 运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

  2. 一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用。并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度。 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40)。 1、如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:44kb
    • 提供者:weixin_38578242
  1. 简介:Antares:一种用于多平台内核生成和优化的自动引擎。 支持CPU,CUDA,ROCm,DirectX12,GraphCore和Intel-OneAPI后端-源码

  2. 什么是Antares: Antares是用于多平台内核生成和优化(针对CUDA / ROCm / CPU / DirectX12 / Graphcore / OneAPI)的自动引擎。 Antares简化了大多数TVM的低级功能,使其更易于在Microsoft相关平台上供DNN开发人员使用。 Antares遵循“所有平台的一种语言语法”的原则,以减少不同平台上的描述复杂性。 快速入门文档 Antares功能: Antares可以将DNN模型中的计算运算符转换为目标设备的低级源代码(例如,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:314kb
    • 提供者:weixin_42105570
  1. Tensorflow限制CPU个数实例

  2. 安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功 $ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist $ py
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_38603936
  1. Parking_Management:停车管理系统-源码

  2. 停车管理 目录 关于 该项目旨在有效处理整个停车场的车辆停车服务。 车辆使用其车牌信息进行唯一标识,并在各个摄像头位置进行跟踪。 监控停放的汽车的位置,以方便参考和使用。 还计算出停车位的空位,以管理停车场的停车容量。 重点已放在使系统强大以应对低光照环境和不受限制的摄像机角度方面。 特征 车辆检测模型基于使用Darknet框架执行的YOLOv4架构 使用用于车牌检测的自定义Keras模型和用于执行车牌字符OCR的基于YOLO的检测器来处理ALPR 所用包装 TensorFlow-1.15.4(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:46mb
    • 提供者:weixin_42168830